Yapay zekâ araçları, ödev ve akademik araştırmalarda öğrencilere kolaylık sağlarken gerçekte bulunmayan makaleleri kaynak olarak önerebiliyor. Gerçek dergi adları, akademisyen isimleri, yayın yılları ve sayfa numaralarıyla oluşturulan bu kaynaklar, doğrulanmadan kullanıldığında akademik çalışmalarda ciddi hatalara yol açabiliyor. Araştırmalarda yapay zekânın doğrudan kaynak üretmek yerine güvenilir yayınlara ulaşmayı kolaylaştıran bir yardımcı olarak kullanılması öneriliyor.
YAPAY ZEKÂ GERÇEKTE OLMAYAN MAKALELER ÖNEREBİLİYOR
Yapay zekâ tarafından oluşturulan akademik kaynakçalar, ilk bakışta güvenilir görünebiliyor. Gerçek bir derginin adı, ilgili alanda çalışan bir akademisyenin ismi ve araştırma konusuna uygun bir başlık bir araya getirilerek gerçekte yayımlanmamış bir makale oluşturulabiliyor.
Bu durum özellikle ödevlerinde belirli sayıda akademik kaynak kullanması gereken öğrenciler için sorun oluşturuyor. Kaynakları kontrol etmeden çalışmalarına ekleyen öğrenciler, gerçekte bulunmayan yayınlara atıfta bulunabiliyor.
Eskişehir'de üniversite öğrencisi Zeynep üzerinden anlatılan örnek senaryoda, sosyal medya kullanımı ve uyku kalitesi üzerine hazırlanan bir dönem ödevi için yapay zekâdan 10 akademik makale isteniyor. Oluşturulan kaynakçadaki dört makalenin gerçekte bulunmadığı belirtiliyor.
SAHTE AKADEMİK KAYNAKLAR NASIL ANLAŞILIR?
Yapay zekânın önerdiği bir makalenin araştırma konusuyla neredeyse birebir örtüşen başlığı, kaynağın ayrıca incelenmesini gerektirebiliyor. Ancak başlığın konuya çok uygun olması tek başına yayının gerçek olmadığı anlamına gelmiyor.
DOI numarasının bulunmaması, verilen DOI bağlantısının açılmaması veya farklı bir makaleye yönlendirmesi de kontrol edilmesi gereken durumlar arasında yer alıyor.
Bunun yanında gerçek bir akademisyenin adıyla hiç yayımlanmamış bir çalışmanın önerilmesi, derginin cilt ve sayı bilgilerinin uyuşmaması ya da yayın dilinin verilen bilgilerle örtüşmemesi de mümkün.
Bu işaretlerin hiçbiri tek başına bir kaynağın uydurma olduğunu kanıtlamıyor. Kaynağın ilgili akademik veri tabanında bulunması ve yayın bilgilerinin karşılaştırılması gerekiyor.
DOI VE ISBN İLE KAYNAK DOĞRULAMA NASIL YAPILIR?
Akademik makalelerin doğruluğunu kontrol etmek için DOI numaralarından yararlanılabiliyor. Genellikle "10." ile başlayan DOI, doi.org adresinde sorgulanarak ilgili yayının sayfasına ulaşılmasını sağlıyor.
Ancak bağlantının açılması yeterli görülmüyor. Açılan makalenin başlığının, yazarlarının ve yayın yılının yapay zekânın verdiği bilgilerle eşleşmesi gerekiyor. DOI numarası bulunmayan makaleler ise Crossref üzerinden başlıklarına göre araştırılabiliyor.
Kitapların doğrulanmasında ISBN numaraları kullanılıyor. Bu numaralar Millî Kütüphane, üniversite kütüphaneleri ve uluslararası kütüphane kataloglarında sorgulanabiliyor.
13 haneli ISBN numaralarının son basamağı matematiksel bir kontrol hanesi olarak kullanılıyor. Ancak numaranın biçimsel olarak geçerli olması, kitabın gerçekten yayımlandığını tek başına kanıtlamıyor.
TÜRKÇE AKADEMİK KAYNAKLAR NEREDEN BULUNUR?
Türkiye'de akademik araştırma yapan öğrenciler için DergiPark, TR Dizin ve YÖK Ulusal Tez Merkezi önemli araştırma platformları arasında bulunuyor.
DergiPark, Türkiye'de yayımlanan akademik dergilere erişim sağlıyor. Platformda yer alan çok sayıda makalenin tam metnine ulaşılabiliyor. TR Dizin ise ulusal hakemli dergilerin taranmasına ve yayınların incelenmesine imkân tanıyor.
YÖK Ulusal Tez Merkezi üzerinden yüksek lisans ve doktora tezleri, yazar adı, tez başlığı, danışman veya anahtar kelimelerle aranabiliyor. Tam metne erişim ise tez sahibinin verdiği izne göre değişebiliyor.
Google Akademik de makale, kitap, tez ve bildiri araştırmalarında kullanılabiliyor. Platformdaki yıl filtreleri, tam ifade aramaları ve bir yayına atıf yapan diğer çalışmalar, konuyla ilgili kaynaklara ulaşmayı kolaylaştırıyor.
Üniversite kütüphanelerinin abone olduğu uluslararası veri tabanları da araştırmalarda kullanılabilecek kaynaklar arasında yer alıyor.
YAPAY ZEKÂDAN MAKALE LİSTESİ YERİNE ARAMA DESTEĞİ ALINMALI
Yapay zekânın akademik araştırmalarda daha güvenilir kullanılabilmesi için doğrudan makale adı ve kaynakça oluşturmasının istenmesi yerine arama sürecini desteklemesi öneriliyor.
Öğrenciler, araştırma konularını alt sorulara ayırmak, Türkçe ve İngilizce anahtar kelimeler belirlemek, akademik kavramları öğrenmek ve veri tabanlarında kullanılacak arama ifadelerini hazırlamak için yapay zekâdan yararlanabiliyor.
Örneğin sosyal medya kullanımı ve uyku kalitesi üzerine araştırma yapan bir öğrenci, yapay zekâdan ilgili ölçüm yöntemlerini ve akademik arama terimlerini isteyebiliyor. Ardından bu ifadelerle Google Akademik, DergiPark veya diğer veri tabanlarında gerçek yayınları araştırabiliyor.
Bu yöntemde kaynakların seçimi ve doğrulanması öğrenci tarafından yapılıyor. Yapay zekâ ise araştırmanın planlanmasına ve uygun yayınlara ulaşılmasına yardımcı oluyor.
MAKALENİN GERÇEK OLMASI TEK BAŞINA YETERLİ DEĞİL
Akademik bir yayının gerçekten bulunması, araştırma için uygun ve güvenilir olduğu anlamına gelmiyor.
Kaynağın yazarı, yayımlandığı dergi, yayın tarihi ve kullanılan araştırma yönteminin de değerlendirilmesi gerekiyor. Hakemli bir dergide yayımlanan çalışma ile kişisel bir internet sitesinde paylaşılan yazının aynı akademik niteliğe sahip olmadığı belirtiliyor.
Araştırmalarda örneklem büyüklüğü, kullanılan yöntem, bulguların genellenebilirliği ve çalışmanın kendi sınırlılıkları da önem taşıyor. Örneğin 40 katılımcıyla yapılan bir araştırmanın sonuçlarıyla binlerce kişiyi kapsayan bir çalışmanın bulguları aynı şekilde değerlendirilmiyor.
Ayrıca bir makalenin yalnızca başlığını inceleyerek kaynak göstermek de yanıltıcı sonuçlara neden olabiliyor. Çalışmanın bulguları, araştırmada savunulan görüşle örtüşmeyebiliyor.
KAYNAKÇADA APA 7 KURALLARINA DİKKAT EDİLMELİ
Akademik kaynakçaların hazırlanmasında APA 7 başta olmak üzere farklı yazım biçimleri kullanılabiliyor. Ancak öğrencilerin öncelikle kendi üniversitelerinin veya bölümlerinin belirlediği yazım kurallarını dikkate alması gerekiyor.
Yapay zekâ, doğruluğu kontrol edilmiş makale, kitap ve tezlerin kaynakça biçimine uygun şekilde düzenlenmesinde yardımcı olabiliyor. Yazar adlarının sıralanması, yayın bilgilerinin düzenlenmesi ve metin içi atıfların hazırlanması bu kullanım alanları arasında bulunuyor.
Buna karşılık eksik DOI, cilt, sayı veya sayfa bilgilerinin yapay zekâ tarafından tahmin edilerek tamamlanması yeni hatalara yol açabiliyor. Eksik bilgilerin ilgili veri tabanından bulunması veya eksik olduğunun belirtilmesi öneriliyor.
TEZLERİN KAYNAKÇASI YENİ YAYINLARA ULAŞMAYI SAĞLIYOR
Araştırmalarda kullanılan yöntemlerden biri de bulunan güvenilir bir makalenin veya tezin kaynakçasından hareketle başka yayınlara ulaşmak.
Bu yöntemle öğrenciler, ilgili çalışmada kullanılan daha eski araştırmaları inceleyebiliyor. Google Akademik üzerinden aynı yayına atıf yapan daha yeni çalışmalara da ulaşılabiliyor.
Böylece yalnızca tek bir veri tabanına bağlı kalmadan araştırma konusuyla ilgili daha geniş bir akademik yayın listesi oluşturulabiliyor.
İNTERNETE BAĞLI YAPAY ZEKÂLARDA DA HATA RİSKİ VAR
İnternette arama yapabilen yapay zekâ araçları, gerçek yayınlara bağlantı sunabildiği için uydurma kaynak riskini azaltabiliyor. Ancak bağlantının içeriğini yanlış özetleme, bir bilgiyi ilgisiz kaynakla ilişkilendirme veya güvenilirliği düşük yayınlardan yararlanma ihtimali devam ediyor.
Bu nedenle akademik çalışmalarda yalnızca yapay zekânın verdiği bağlantılara güvenilmemesi, kaynakların doğrudan açılarak incelenmesi gerekiyor.
Araştırmanın sonunda metinde kullanılan atıfların kaynakçadaki yayınlarla eşleşmesi, kaynakların gerçekten incelenmiş olması ve yapay zekâ kullanımının eğitim kurumunun kurallarına uygun şekilde belirtilmesi öneriliyor.
